机构名称：
¥ 2.0
a 美国俄亥俄州克利夫兰凯斯西储大学机械与航空航天工程系 b 瑞典斯德哥尔摩 KTH 皇家理工学院生产工程系 c 美国马里兰州盖瑟斯堡国家标准与技术研究所工程实验室 d 意大利那不勒斯费德里科二世大学化学、材料与工业生产工程系 传感器的不断进步导致从生产线获取的各种物理性质的数据量不断增加。由于与机器和流程相关的丰富信息都嵌入在这些“大数据”中，因此如何有效、高效地发现大数据中的模式以提高生产力和经济性既是挑战也是机遇。本文讨论了数据科学的基本要素和有前景的解决方案，这些要素和解决方案对于处理大量、快速、多样和低准确性的数据至关重要，有助于在未来的智能工厂中创造附加值。关键词：数字化制造系统、信息、学习
CIRP 年鉴制造技术 - NIST 的 TSAPPS
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